Federated Learning Kurs i Norge

Denne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot avanserte AI-forskere, datavitere og sikkerhetseksperter som ønsker å implementere federated learning-teknikker for å trene AI-modeller over flere edge-enheter mens de bevarer dataprivatitet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordeler med federated learning i Edge AI.
• Implementere federated learning-modeller ved hjelp av TensorFlow Federated og PyTorch.
• Optimere AI-training over fordelte edge-enheter.
• Behandle data-privatet- og sikkerhetsutfordringer i federated learning.
• Deployere og overvåke federated learning-systemer i virkelige applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen på Norge (online eller på sted) retter seg mot mellomnivå AI- og datafagfolk som ønsker å forstå og implementere federated learning-teknikker for privathetsbevarende maskinlæring og samarbeidende AI-løsninger over fordelte datasøkere.

Etter gjennomføring av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå kjernekonseptene og fordelene med federated learning.
• Implementere fordelte treningstrategier for AI-modeller.
• Bruke federated learning-teknikker for å sikre datasensitive samarbeid.
• Utforske tilfellsstudier og praktiske eksempler på federated learning innen helsevesen og finans.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å bruke Federated Learning for å optimalisere IoT og avanserte databehandlingsløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordelene med Federated Learning i IoT og edge computing.
• Implementer Federated Learning-modeller på IoT-enheter for desentralisert AI-behandling.
• Reduser latens og forbedre sanntids beslutningstaking i avanserte datamiljøer.
• Ta tak i utfordringer knyttet til datavern og nettverksbegrensninger i IoT-systemer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å bruke Federated Learning teknikker for å forbedre datavernet og samarbeidende AI i finansbransjen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordelene ved Federated Learning i finans.
• Implementer Federated Learning modeller for personvernbevarende finansielle applikasjoner.
• Analyser økonomiske data i samarbeid uten å gå på bekostning av personvernet.
• Bruk Federated Learning på økonomiske scenarier i den virkelige verden, som svindeloppdagelse og risikostyring.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagpersoner på middels nivå som ønsker å søke Federated Learning til helsescenarier, og sikrer personvern og effektivt samarbeid på tvers av institusjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Federated Learning i helsevesenet.
• Implementer Federated Learning-modeller mens du sikrer personvern for pasientdata.
• Samarbeid om AI-modellopplæring på tvers av flere helseinstitusjoner.
• Bruk Federated Learning på casestudier i helsevesenet i den virkelige verden.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre banebrytende Federated Learning teknikker og bruke dem i storskala AI-prosjekter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Optimaliser Federated Learning algoritmer for forbedret ytelse.
• Håndter ikke-IID-datadistribusjoner i Federated Learning.
• Skala Federated Learning systemer for storskala distribusjoner.
• Ta hensyn til personvern, sikkerhet og etiske hensyn i avanserte Federated Learning scenarier.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å forstå og bruke Federated Learning for å sikre datavern i AI-utvikling.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordelene ved Federated Learning.
• Implementer personvernbevarende maskinlæringsmodeller ved å bruke Federated Learning-teknikker.
• Ta tak i utfordringene med personvern i desentralisert AI-opplæring.
• Bruk Federated Learning i virkelige scenarier på tvers av ulike bransjer.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere som ønsker å lære det grunnleggende om Federated Learning og dets praktiske anvendelser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene til Federated Learning.
• Implementer grunnleggende Federated Learning algoritmer.
• Løs bekymringer om personvern ved å bruke Federated Learning.
• Integrer Federated Learning i eksisterende AI-arbeidsflyter.